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1、i1 2 iii1 2 ii1 2 i随机总体回归方程： i1 2 iiiiii1：经济计量分析步骤（1） 模型设计；（2） 数据收集；（3） 参数估计；（4） 模型检验；（5） 模型应用。2：随机误差项的性质（1） 误差项代表了未纳入模型变量的影响；（2） 即使模型中包括了决定数学分数的所有变量，其内在随机性也不可避免，这是做任何 努力都无法解释的；（3） u 代表了度量误差；（4） “奥卡姆剃刀原则”，即描述应该尽可能简单，只要不遗漏重要的信息。3：解释回归结果的步骤（1） 看整个模型的显著性，看 F 统计量的值；（2） 看单个参数的显著性；（3） 解释斜率的经济含义；（4）解释R。4：古
2、典线性回归模型的基本假定（同多元线性回归模型的基本假定相同） （1）所有自变量是确定性变量；（2）（3） 自变量之间不存在完全多重共线性。12：样本回归方程，ei为残差项，Y =b +b X +e总体回归方程，ui为随机误差项Y =B +B X +u i 1 2 ii5：样本回归函数：Y =b +b X随机样本回归函数：Yi =b1 +b 2 Xi +ei总体回归函数：E (Y | X ) =B +B XY =B +B X +ui观察值可表示为：Y =Y +eY =E (Y | X ) +ui12b =2=(6：普通最小二乘法就是要选择参数 b1 、 b2 ，使得参差平方和最小。b =Y -b
3、 X xiyi x 2i(Xi-X)Y(i-Y)XiYi-nXY (Xi-X)2 X i2 -nX 27：R的计算公式：( R度量了回归模型对 Y 变异的解释比例)TSS：总离差平方和 ESS：回归平方和 RSS：残差平方和（1）（2）TSS =ESS +RSSESS RSS1 = +TSS TSS（3） R2=ESSTSS8：F 检验F =ESS d . f . RSS d . f .=(b2y x +b y x ) 2 t 2t 3 t 3te2 ( n -3)t F (2, n -3)方差来源 平方和 自由度(d.f .)MSS =SSd fF值P值来自回归来自残差总离差ESS k -1
4、 ESS / k -1RSS n -k RSS / n -k TSS n -1ESS / k -1 RSS / n -kp9：F 与判定系数 R2 之间的重要关系F =R 2 ( k -1) (1 -R 2 ) ( n -k )当 R20，F0，当 R21，F 值为无穷大10：校正的判定系数RR2=1 -1 -R2)n-1n -k1 2iii i11：普通最小二乘估计量的一些重要性质: Y =b +b Xe =ei n =0e X =0e Y =013：不同函数形式的总结模型线性形式Y=B1+B2X斜率=B2弹性=B2双对数lnY=B1+B2lnX B2 B2对数-线性lnY=B1+B2XB2YB2(X)线性-对数 Y= B1+B2lnXB2B2倒数-B2 -B2